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Ein Angebot ist schneller entworfen. Aber wird dadurch auch der Arbeitstag besser? In dieser Folge geht es um eine Entscheidung, die beim Einsatz von KI oft unausgesprochen bleibt: Wofür verwenden wir die Zeit, die tatsächlich frei wird?

Ausgehend von einem aktuellen Beitrag von Stanford HAI diskutieren wir an einem erfundenen Weiterbildungsteam drei mögliche Ziele: mehr Aufträge, bessere Inhalte und weniger Belastung. Was muss Führung vereinbaren, damit daraus ein glaubwürdiges Vorhaben wird? Und woran erkennt ein Team, ob die KI wirklich hilft?

Eine Folge über Entwicklungschancen, ehrliche Erwartungen und einen kleinen Versuch, mit dem Teams ihre eigene Antwort finden können.

Ein Entwurf ist schnell erstellt. Doch wann wird daraus ein Ergebnis, das jemand wirklich gebrauchen kann? Ethan Mollicks Essay „The Overhang“ gibt den Anstoß für eine Folge über die Gestaltung guter Arbeit mit KI.

KI-Vordenker fragt, was Menschen selbst einbringen können und welche Bedingungen Unternehmen schaffen müssen. Eine Untersuchung aus der Softwareentwicklung liefert eine empirische Gegenprüfung. An einem einfachen Workshopbeispiel verfolgen wir den Weg von der ersten Idee über die fachliche Prüfung bis zur Anwendung.

Im Mittelpunkt stehen konkrete Entscheidungen: Welche Aufgabe lohnt einen Versuch? Wer beurteilt das Ergebnis? Und woran erkennen wir, ob der gesamte Ablauf besser geworden ist?

Strategieteams arbeiten traditionell mit wenigen Optionen, vereinfachten Frameworks und Workshops unter Zeitdruck. Nicht unbedingt, weil die Welt so übersichtlich wäre, sondern weil menschliche Aufmerksamkeit, Gedächtnis und Verarbeitungskapazität begrenzt sind. Felipe A. Csaszar argumentiert in der Harvard Business Review, dass KI genau diese lange selbstverständlichen Grenzen verschieben kann.

Die Folge betrachtet Strategie deshalb nicht als weiteres Anwendungsfeld für schnellere Textproduktion. Es geht um einen anderen Entscheidungsprozess: KI kann große Möglichkeitsräume durchsuchen, aus laufenden Daten reichhaltigere Modelle von Märkten und Kunden bilden und Vorschläge systematisch mit Gegenargumenten, Wettbewerberreaktionen und Stakeholderperspektiven konfrontieren.

Doch mehr Rechen- und Analysekapazität macht noch keine gute Strategie. Entscheidend...

Die großen Schlagzeilen über KI und Arbeit handeln meist von massenhaften Entlassungen. Eine aktualisierte Auswertung des Stanford Digital Economy Lab findet dafür bislang keinen gesamtwirtschaftlichen Beleg. Gleichzeitig zeigt sie ein deutlich enger begrenztes Warnsignal: Junge Beschäftigte zwischen 22 und 25 Jahren fallen in stark KI-exponierten Berufen zunehmend hinter Vergleichsgruppen zurück.

Die Anpassung scheint weniger über Kündigungen als über ausbleibende Neueinstellungen zu laufen. Besonders betroffen sind Tätigkeiten, die auf formalisiertem, dokumentiertem Wissen beruhen und in denen KI eher Aufgaben automatisiert. Erfahrungswissen bleibt dagegen schwerer zu reproduzieren und kann die Position älterer Beschäftigter sogar stärken.

Die Studie beweist nicht, dass KI diese...

Mark Zuckerberg legt mit "The Future is for Everyone" ein umfassendes Manifest für eine positive KI-Zukunft vor. Im Mittelpunkt steht eine politische Frage, die über einzelne Modelle und Produkte hinausgeht: Wer verfügt über Superintelligenz, wer bestimmt ihre Ziele und wie lässt sich verhindern, dass sie die Macht weniger Institutionen weiter vergrößert?

Zuckerbergs Antwort beruht auf drei Prinzipien: individuelle Ermächtigung, Erfindung statt Automatisierung und eine Machtbalance, die Menschen gegenüber Unternehmen, Regierungen und KI-Systemen stärkt. Persönliche Agenten sollen nicht nur Routinearbeit übernehmen, sondern neue Fähigkeiten, Unternehmen, Forschung und kreative Möglichkeiten eröffnen.

Doch der Absender macht die These kompliziert. Meta verspricht private, offene...

In dieser Folge von KI-Vordenker geht es um Amjad Masads Artikel "The Self-Driving Company". Der Replit-CEO beschreibt darin, wie sein Unternehmen Agenten nicht mehr nur als Werkzeuge in einem Editor oder Chatfenster behandelt, sondern als unternehmensweite Arbeits- und Koordinationsschicht.

Agenten untersuchen Produktionsvorfälle, prüfen Code, beantworten interne Fragen, analysieren Geschäftsdaten, unterstützen Vertrieb und Marketing und bearbeiten Supportfälle. Menschen geben Ziele vor, treffen schwierige Abwägungen, üben Geschmack und übernehmen Verantwortung. Die einzelnen Arbeitsschritte werden dagegen zunehmend an Agenten und Agentenschwärme delegiert.

Replit berichtet beeindruckende Zahlen: In einer konstanten Entwicklergruppe habe sich die Code-Menge nahezu verdreifacht, während Review-Zeiten, Reversionsraten und Vorfälle stabil blieben....

In dieser Sonderfolge von KI-Vordenker steht ein eigener Diskursimpuls von Dr. Peter Schopf im Mittelpunkt. Ausgangspunkt ist eine grundlegende Spannung moderner Demokratien: Politische Entscheidungen werden immer komplexer, ihre öffentliche Darstellung bleibt jedoch häufig bei Positionen, Schlagworten und nachträglichen Erklärungen stehen. Wo Prinzipien, Alternativen, Zielkonflikte und Unsicherheiten unsichtbar bleiben, kann selbst begründbare Sachpolitik wie Parteitaktik oder Interessenpolitik wirken.

Der Vorschlag lautet deshalb, nicht nur die politische Kommunikation, sondern die Entscheidungsarchitektur selbst zu verändern. Parteien und politische Organisationen könnten ihre Werte zu überprüfbaren Entscheidungsregeln weiterentwickeln, wesentliche Abwägungen dokumentieren und für größere Entscheidungen öffentliche Entscheidungsprotokolle erstellen.

Künstliche Intelligenz würde dabei keine politische Autorität...

In dieser Folge von KI-Vordenker geht es um Dan Shippers Essay "After Automation". Der Text beschreibt eine Beobachtung, die in vielen KI-Debatten zu kurz kommt: Je mehr Every mit Codex, Claude Code und anderen Agenten automatisiert, desto weniger sieht die Arbeit aus wie früher. Aber sie verschwindet nicht. Im Gegenteil: Es entsteht neue menschliche Arbeit.

Shippers These ist zugespitzt: KI macht die sichtbaren Rückstände menschlicher Kompetenz billig - Code, Texte, Designs, Support-Antworten, Analysen. Dadurch steigt die Menge an Output enorm. Aber genau diese Fülle erzeugt ein neues Problem: Vieles wird austauschbar, generisch und nur noch ein guter erster Entwurf. Wertvoll...

In dieser Folge von KI-Vordenker geht es um den MIT-Sloan-Beitrag „The Leadership Skill AI Can’t Replace: Asking Better Questions“. Im Mittelpunkt steht Hal Gregersen, der seit vielen Jahren erforscht, wie Führungskräfte durch bessere Fragen Innovation, Reframing und Zusammenarbeit ermöglichen. Der Text ist besonders relevant, weil er KI nicht als Bedrohung für Führung inszeniert, sondern als Werkzeug, das eine genuin menschliche Führungsfähigkeit stärken kann: die Fähigkeit, bessere Fragen zu stellen.

Der Beitrag passt sehr gut zur Idee des Strategischen Promptings. Denn strategische KI-Nutzung beginnt nicht mit der perfekten Antwort, sondern mit der Fähigkeit, das Problem richtig zu rahmen: Was ist eigentlich...

Diese Folge ist eine Sonderfolge von KI-Vordenker. Diesmal steht kein externer Artikel im Mittelpunkt, sondern ein eigener Blog-Beitrag von Dr. Peter Schopf auf Medium: „Alle prompten. Kaum jemand plant.“ Nach den letzten Folgen zu Agenten, Strategieprotokollen, KI-Infrastruktur und Organisationsdesign geht es nun um die Frage, wie Unternehmen Generative KI nicht nur operativ, sondern strategisch einsetzen können.

Podcast-Beschreibung

In dieser Sonderfolge von KI-Vordenker geht es um einen eigenen Beitrag von Dr. Peter Schopf: „Alle prompten. Kaum jemand plant.“ Der Artikel setzt bei einer Beobachtung an, die in vielen Unternehmen sichtbar wird: Generative KI wird inzwischen genutzt — für E-Mails, Zusammenfassungen, Texte,...